IMIBSE与ISOMAP在旋转机械故障诊断中的应用

针对基本熵的区域划分标准不理想,导致无法有效测量振动信号的复杂度,使故障诊断的准确率不佳这一问题,提出了一种基于改进多尺度改进基本熵(IMIBSE)、等距特征映射(ISOMAP)和随机森林(RF)的旋转机械故障诊断方法。首先,采用基于方差的区域划分准则对基本熵进行了改进,结合改进的粗粒化处理,提出了IMIBSE,并将其用于提取故障特征;随后,利用ISOMAP对原始故障特征进行了特征降维,选择了对分类贡献最大的一组特征作为故障敏感特征;最后,基于RF建立了多故障分类器,将故障敏感特征输入至RF模型进行了训练和测试,实现了旋转机械的故障识别,利用齿轮箱和离心泵两种故障数据集将IMIBSE方法与复合多尺度基本熵、多尺度改进基本熵、多尺度基本熵进行了比较和分析。研究结果表明:IMIBSE不仅具有最佳的可视化效果,而且取得的识别准确率最高,二者均达到了100%,而二者的平均分类准确率分别为100%和99.8%;相较于其他故障诊断方法,IMIBSE方法的准确率更高,而且适用于小样本的故障识别问题。

基于RCMDE和ISOMAP的行星齿轮传动耦合故障辨识研究

现有针对行星齿轮箱的故障诊断方法一般仅研究单一故障,但实际行星齿轮箱的故障一般由多个故障耦合而成,耦合故障的故障机理比单一故障的故障机理更复杂,振动信号中的非线性因素对特征提取的干扰更严重。针对该问题,提出了一种基于精细复合多尺度散度熵(RCMDE)、等距特征映射(ISOMAP)和遗传算法优化核极限学习机(GA-KELM)的行星齿轮箱耦合故障诊断方法。首先,利用振动加速度计采集了行星齿轮箱单一故障和耦合故障下运行时的振动信号,构建了故障数据集;随后,利用RCMDE提取了行星齿轮箱振动信号的故障特征,建立了初始的特征样本;接着,利用ISOMAP对故障特征进行了降维,并以可视化的方式获取了低维的特征样本;最后,将新特征输入至GA-KELM分类器中,对行星齿轮箱的不同故障类型进行了识别,并基于行星齿轮箱多点损伤样本,对RCMDE方法的可靠性进行了研究。研究结果表明:基于RCMDE和ISOMAP的故障特征提取方法能够有效提取振动信号中的故障特征,而GA-KELM的故障诊断准确率达到了98.13%,平均诊断准确率达到了96.25%。相较其他故障特征提取方法,基于RCMDE、ISOMAP和GA-KELM的行星齿轮箱耦合故障诊断方法能够更好地诊断行星齿轮箱的耦合故障,具有更高的诊断准确率。

基于ALIF和ISOMAP的机械设备故障识别方法研究

滚动轴承作为机械设备的重要部件,对机械设备的稳定运行起着重要的作用。滚动轴承的故障信号往往是多种信号的叠加,有必要对采集到的振动信号进行模式分解,进而基于模式识别方法实现对滚动轴承不同故障模式的分类识别。提出一种基于自适应局部迭代滤波(ALIF)和等距特征映射(ISOMAP)的机械设备故障分类识别方法。利用ALIF对滚动轴承的故障信号进行模式分解;对选定的模式分量提取多个统计学特征;最后利用ISOMAP对高维特征信号进行降维处理,实现对滚动轴承不同故障模式的分类识别。研究结果表明:所提方法在滚动轴承故障识别上具有良好的效果。

基于ISOMAP-DE-SVM的Cz单晶硅等径阶段掉苞预测

针对目测法无法及时发现直拉单晶硅在等径生长阶段发生的掉苞问题,本文提出一种基于ISOMAP-DE-SVM的掉苞预测模型,可以在掉苞现象发生之前发出警告。首先剔除方差较小的参数,采用斯皮尔曼相关系数法剔除冗余参数,采用最大互信息法检验剩余参数的非线性相关性;然后将关键参数的均值和标准差作为等度量映射和多维放缩的输入,得到两份样本数据;最后将这两份样本数据分别输入到经过差分算法、遗传算法优化的支持向量机预测模型,得到4份预测结果。预测结果表明:基于ISOMAP-DE-SVM的预测模型具有收敛速度快、准确度高的特点,平均预测准确率可以达到96%;同时,所使用的方法揭示了单晶硅等径阶段的数据具有非线性特点。通过实际应用验证表明模型具有一定的工程实用价值。

基于S-ISOMAP和DAG-SVM的齿轮声学故障诊断方法

齿轮故障声信号特征数据集具有高维和非线性特性,等距映射(ISOMAP)降维算法通过构造距离矩阵来测量样本点之间的测地距离,具有处理复杂非线性数据的能力,但其本身是一种无监督算法,不能有效利用样本点间的标签信息。文中设计了一种结合有监督等距映射(S-ISOMAP)算法和有向无环图支持向量机(DAG-SVM)的故障诊断方法,主要包括特征提取、降维和模式识别三个部分。利用梅尔频率倒谱系数(MFCC)提取齿轮故障声信号的特征信息,建立高维特征数据集,在计算欧式距离时引入调节因子,构建有监督的S-ISOMAP降维算法对高维MFCC特征数据集进行降维。引入有向无环图,构建DAG-SVM分类器实现多分类。实验结果表明,该方法能有效准确的识别出旋转机齿轮的故障状态,识别准确率达到94.67%,S-ISOMAP相较ISOAMP、局部线性嵌入的降维效果更好,分类识别准确率更高。

基于Isomap-MPA-LSSVM软测量模型的PVC聚合过程转化率预测

针对聚氯乙烯(PVC)聚合过程转化率难以实时获取,提出了一种基于Isomap-MPA-LSSVM软测量模型预测氯乙烯单体(VCM)转化率的方法。首先,为消除数据间共线性,采用等度量映射(Isomap)算法对原始数据特征进行提取,得到模型的输入变量。其次,用海洋捕食者算法(MPA)优化最小二乘支持向量机(LSSVM)的参数,并建立模型。最后,进行仿真实验。结果表明,软测量模型相较于MPA-LSSVM与LSSVM模型,预测的平均绝对误差分别降低了43.03%和59.92%,均方根误差分别降低了30.27%和52.24%,显著提升了VCM转化率的预测精度。所提模型能精确预测VCM转化率,对提高PVC的产品质量具有重要参考意义。

基于改进ISOMAP算法的图像分类

利用基于邻域的图像欧氏距离寻找最近邻,并用直接线性判别分析方法(Direct LDA)取代多维尺度分析法(MDS),提出一种改进的等距特征映射(ISOMAP)算法(KIMD-ISOMAP)进行降维.人脸图像分类试验表明:KIMD-ISOMAP提高了ISOMAP的分类能力,扩展了邻域半径的选取范围,在加高斯噪声和几何形变的情况下,该算法与其他方法相比,表现出较强的鲁棒性.

基于最小连通邻域图的ISOMAP算法

噪音的干扰和邻域大小的不合适会在ISOMAP算法的邻域图中引入"短路"边,使其不能正确表达数据的邻域结构,从而使该算法具有较差的鲁棒性和拓扑稳定性。为此,根据最小连通邻域图能有效避免"短路"边的特点,提出了一种能有效删除"短路"边因而更具鲁棒性和拓扑稳定性的ISOMAP算法——基于最小连通邻域图的ISOMAP(MCNG-ISOMAP)算法。该算法能在一定程度上避免邻域大小难以有效选取的问题,同时还能在不依赖于邻域大小的情况下发现数据真正的固有维数。

基于ISOMAP降维的复杂轮廓异常点识别方法

高维复杂轮廓异常点识别方法研究是目前过程轮廓监控的重要课题之一。以高维复杂轮廓为研究对象,建立非参数轮廓矩阵模型,将基于测地距离的ISOMAP非线性降维技术与χ^2控制图相结合,提出新的轮廓异常点识别方法,以实现高维复杂轮廓异常点的准确识别。仿真实验和实际案例的应用分析结果证实该方法在异常点识别的准确性方面具有良好的性能。

基于ISOMAP改进算法的人耳识别

针对ISOMAP算法对新增样本泛化能力较差的缺点,通过对LLE算法局部重构思想的深入理解,提出了MRC-ISOMAP(manifold reconstruction-ISOMAP)算法用于样本特征的维数约简。MRC-ISOMAP算法对训练样本采用全局非线性结构保持的思想,利用ISOMAP算法计算训练样本的低维表示;对新增样本利用局部线性的思想,保持局部线性关系不变,从而可以更加快速准确地用低维训练样本重构新增样本的低维表示。USTB3人耳图像库上的实验结果表明,与原始ISOMAP算法相比,MRC-ISOMAP算法可以获得更高的识别率,并在处理新样本时具有更高的效率。

基于Isomap的SMO算法及在煤与瓦斯突出预测中的应用

煤与瓦斯突出发生的内在机理复杂,突出影响因素与突出事件之间的相关规律具有不确定性、模糊性,使得基于经验的传统预测方法和基于数学建模的统计预测方法的应用受到很大限制.在研究非线性降维等距特征映射和序贯最小优化算法的基础上,提出一种基于等距特征映射的煤与瓦斯突出序贯最小优化算法,该方法改进了样本向量之间的距离度量,用测地距离代替传统的欧式距离,有助于挖掘高维数据内在的几何结构.实例验证表明,该算法能可靠预测煤与瓦斯突出的危险性分类,实验进一步将Isomap和主成分分析的降维结果相比较,结果显示Isomap优于传统的线性降维技术,这说明非线性降维技术在地学数据分析中具有一定的应用潜力.

Isomap的最优嵌入维数的估计算法

等距特征映射(Isomap)是一种新颖、高效的非线性降维技术,它的一个突出优点是只有两个参数需要设定,即邻域参数和嵌入维数。我们提出了一种新的估计Isomap的最优嵌入维数的算法,该算法使用执行Isomap过程本身所产生的数据来估计流形的最优嵌入维数,同时能确定邻域参数的最优值。通过与常用的残差估计方法的实例对比,说明这种算法对人造数据集和真实数据集都很有效,而且能更加合理、更加客观地估计出流形的最优嵌入维数。

应用于不完整流形的ISOMAP算法

等距特征映射(ISOMAP)算法要求数据位于单一流形之上且具有良好采样,而当数据采样于一个不完整流形时,该算法将会产生"过聚类"问题。为此,提出了一种改进算法——WISOMAP,它采用多维尺度分析(MDS)算法的一个变种——WMDS来降低逼近精度相对较差的多边测地距离在MDS距离保持中的主导作用,使逼近精度相对较好的少边测地距离能够得到更好的保持,从而能在一定程度上缓解"过聚类"问题。实验结果表明WISOMAP算法能更好地对采样于不完整流形的数据进行可视化。

基于ISOMAP的高光谱遥感数据的降维与分类

为挖掘高光谱遥感数据内在的非线性结构特性,采用全局化流形学习算法等距特征映射(ISOMAP)对高光谱遥感数据进行非线性降维,并取得了优于常用的最小噪声分离(MNF)变换方法的结果,具有更好的数据压缩性能。将光谱角相似性度量方法用于ISOMAP算法,取得良好的降维效果。通过把ISOMAP降维算法和k-最邻近分类器相结合对降维后子空间特征进行分类,实验表明:ISOMAP利用较少的特征维数获得比MNF更高的分类精度,并达到较高稳定的分类精度,尤其对难以区分、光谱相似的两类别问题,ISOMAP的特征维数能够有效的提高两类别的可分性。

基于改进ISOMAP的飞机识别算法

将流形学习方法应用于飞机图像识别中,提出一种基于改进等距映射(ISOMAP)的飞机识别算法。根据飞机图像数据的高维性质,采用改进的ISOMAP对数据进行降维,在构造近邻图的过程中,利用Procrustes距离取代传统的欧氏距离。仿真实验结果证明,该算法的的识别率较高。

ISOMAP-LDA方法用于化工过程故障诊断

针对化工连续生产过程的时序性及非线性等特征,提出一种新的基于数据驱动的化工过程故障诊断方法:ISOMAP-LDA。首先实行流形学习算法ISOMAP,在保持量测数据几何结构特性下完成非线性降维,然后基于提取的嵌入变量张成的低维空间,选用线性判别分析(LDA)构造故障模式类的判别函数,负责各采样个体故障类型的判定。将该方法用于仿真化工Tennessee East man过程的故障诊断,结果表明,ISOMAP-LDA方法不仅拥有较高的故障诊断能力,而且取得采样在低维空间的可视化表示。

基于ISOMAP-ELM的软测量建模及化工应用

针对化工生产反应过程复杂，难以直接建立对应的机理模型，提出了一种基于ISOMAP—ELM的软测量模型。将等距离映射与极限学习机结合，通过等距离映射对输入数据进行降维，消除输入数据的共线性，在低维空间提取更具代表性的特征分量，最后对特征分量采用极限学习机训练，以此建立软测量模型。验证结果表明，所提出算法与传统的基于ELM以及基于欧式距离降维的MDS—ELM模型相比，具有更高的预测精度，模型的均方误差仅为0．28，软测量模型的命中率达到94％，对化工生产具有一定的指导意义。

基于IsoMap和MBFO-SVR的瓦斯涌出量动态预测研究

为了能够实现高精度与实时性的动态预测煤矿绝对瓦斯涌出量,本文提出了等容特征映射Iso Map(Isometric feature Mapping)与改进细菌觅食优化算法MBFO(Modified Bacteria Foraging Optimization)优化支持向量回归机SVR(Support Vector Regression)相结合的预测方法。瓦斯涌出是在多种影响因子共同作用下的结果,并且这些因素之间是复杂的非线性关系,因此本文中提出采用流形学习方法 Iso Map对其进行降维特征提取,该方法用测地距离(geodesic distace)取代了普遍采用的欧氏距离,有利于对高维特征内在关系的挖掘,取得了优于传统的主成分分析(PCA)的结果;将MBFO算法对SVR的相关参数进行寻优;将Iso Map分析结果输入预测模型。仿真表明,与PSO算法比较,本文提出的预测方法预测精度较高,更加有利于对瓦斯涌出量预测。

基于LISOMAP的相关向量机入侵检测模型

针对现有入侵检测模型分类检测精度低、误报率高的问题,提出一种基于地标等距映射(LISOMAP)的相关向量机(RVM)入侵检测分类模型。首先采用LISOMAP对训练样本中的数据进行非线性降维,结合深度优先搜索(DFS)参数优化的RVM进行分类检测。结果表明,该模型与基于主成分分析(PCA)法的支持向量机(SVM)、基于LISOMAP的SVM模型相比,在保证一定检测率的情况下,误报率有了明显下降。

一种基于MPS和ISOMAP的空间数据重建方法

在空间数据重建过程中,条件数据对重建结果影响较大,在仅有少量条件数据的情况下,重建结果常常出现较多的不确定性,此时适合采用不确定性插值方法重建空间数据.作为目前不确定性插值的主流方法之一,多点信息统计法(multiple-point statistics,MPS)可以从训练图像提取模式的本质特征,然后将这些特征复制到待模拟区域.由于传统采用线性降维的MPS方法无法有效处理非线性数据,因此将等距特征映射(isometric mapping,ISOMAP)应用到MPS方法,以实现对非线性数据的降维.提出基于MPS和ISOMAP的空间数据重建方法,通过模式库构建、模式降维、模式分类、模式提取等步骤能够较为准确地重构出未知的空间数据,为MPS处理非线性空间数据提供了新思路.实验结果表明:该方法所重建的空间数据具有与训练图像相似的结构特征.